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Redis：遭遇鎖之苦！
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Redis是一款高性能的key-value存儲(chǔ)系統(tǒng)，廣泛應(yīng)用于分布式系統(tǒng)中的緩存、消息隊(duì)列等場(chǎng)景。然而，Redis在分布式場(chǎng)景中使用還遭遇了一個(gè)棘手的問(wèn)題——分布式鎖。
分布式鎖可以用來(lái)解決多個(gè)進(jìn)程并發(fā)修改一個(gè)共享資源的問(wèn)題。例如，在一個(gè)分布式應(yīng)用中，我們需要多個(gè)線(xiàn)程同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)資源，為了防止多個(gè)線(xiàn)程同時(shí)修改該資源，我們可以使用分布式鎖來(lái)保證資源的訪(fǎng)問(wèn)順序和線(xiàn)程安全。
在Redis中，我們可以使用setnx操作來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)非常簡(jiǎn)單的分布式鎖。setnx命令可以完成以下兩個(gè)操作：
– 如果當(dāng)前key不存在，則設(shè)置key的值為value并返回1；
– 如果當(dāng)前key已經(jīng)存在，則返回0，不做任何操作。
因此，我們可以基于setnx命令來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)分布式鎖。具體的實(shí)現(xiàn)方式是，我們使用setnx命令來(lái)創(chuàng)建一個(gè)鎖，然后在鎖定期間設(shè)置過(guò)期時(shí)間，等到鎖定期結(jié)束之后再刪除鎖。代碼如下：
“`python
def acquire_lock(lockname, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
start_time = time.time()
while time.time() – start_time
# 嘗試獲取鎖
if redis.setnx(lockname, ‘locked’):
redis.expire(lockname, lock_timeout)
return True
else:
time.sleep(0.1)
return False
def release_lock(lockname):
redis.delete(lockname)
上述代碼中，acquire_lock函數(shù)會(huì)嘗試獲取一個(gè)名為lockname的分布式鎖。如果成功獲取到鎖，則返回True，否則等待acquire_timeout秒后返回False。獲取鎖之后，我們會(huì)為這個(gè)鎖設(shè)置過(guò)期時(shí)間lock_timeout，避免鎖一直被占用而無(wú)法釋放。release_lock函數(shù)用于釋放鎖，刪除原本創(chuàng)建的鎖。
雖然使用setnx命令可以很方便地實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的分布式鎖，但是在實(shí)際使用中，我們還需要考慮到鎖的可靠性和高可用性。例如，如果在極端情況下，鎖被某個(gè)線(xiàn)程一直占用而沒(méi)有正確釋放，這將導(dǎo)致其他請(qǐng)求無(wú)法獲取鎖，甚至導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)崩潰。因此，我們需要進(jìn)一步完善分布式鎖的實(shí)現(xiàn)，確保其高可靠性和高可用性。
一種常見(jiàn)的完善分布式鎖的方法是使用RedLock算法，該算法是由Redis的維護(hù)人員提出的一種基于Redis的分布式鎖實(shí)現(xiàn)方案。RedLock算法的核心思想是：使用多個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)來(lái)創(chuàng)建鎖，這樣即使某個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)失效，也能保證鎖的可靠性和高可用性。
RedLock算法的具體實(shí)現(xiàn)方式是，我們使用多個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)分別競(jìng)爭(zhēng)鎖，并且必須在超過(guò)一半的Redis節(jié)點(diǎn)上成功獲取到鎖才算獲取成功。同時(shí)，在設(shè)置過(guò)期時(shí)間時(shí)，我們需要保證其精度在毫秒級(jí)別，以避免不同節(jié)點(diǎn)時(shí)間不統(tǒng)一的問(wèn)題。代碼如下：
```python
class RedLock(object):
def __init__(self, redis_nodes):
self.redis_nodes = redis_nodes
def acquire(self, lockname, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
start_time = time.time()
lock_count = 0
retry_count = 0
while time.time() - start_time
for redis_node in self.redis_nodes:
if self._acquire_lock(redis_node, lockname, lock_timeout):
lock_count += 1
if lock_count >= len(self.redis_nodes) / 2 + 1:
return True
lock_count = 0
time.sleep(0.1)
retry_count += 1
return False
def _acquire_lock(self, redis_node, lockname, lock_timeout):
try:
result = redis_node.set(lockname, 'locked', nx=True, px=lock_timeout)
if result:
return True
except redis.exceptions.RedisError:
pass
return False
def release(self, lockname):
for redis_node in self.redis_nodes:
self._release_lock(redis_node, lockname)
def _release_lock(self, redis_node, lockname):
redis_node.delete(lockname)
上述代碼中，我們使用RedLock類(lèi)來(lái)定義一個(gè)RedLock對(duì)象，它包含了多個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)。在獲取鎖時(shí)，我們嘗試在所有Redis節(jié)點(diǎn)上競(jìng)爭(zhēng)鎖，并且要求至少在len(self.redis_nodes) / 2 + 1個(gè)節(jié)點(diǎn)上獲取到鎖才算獲取成功。同時(shí)，我們?cè)谠O(shè)置過(guò)期時(shí)間時(shí)，使用px參數(shù)指定毫秒級(jí)別的精度。在RedLock對(duì)象釋放鎖時(shí)，我們會(huì)依次釋放所有Redis節(jié)點(diǎn)上的鎖。
Redis在分布式場(chǎng)景中的應(yīng)用非常廣泛，而分布式鎖又是Redis中使用最多的功能之一。但是，在實(shí)際使用中，我們要注意分布式鎖的可靠性和高可用性問(wèn)題，并選擇合適的實(shí)現(xiàn)方式來(lái)解決可能出現(xiàn)的問(wèn)題。
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網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題：Redis遭遇鎖之苦（redis獲取不到鎖）
文章位置：http://fisionsoft.com.cn/article/dpdcpej.html
